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RSS订阅原创 leetcode刷题记录6：图像渲染
题目：图像渲染有一幅以二维整数数组表示的图画，每一个整数表示该图画的像素值大小，数值在 0 到 65535 之间。给你一个坐标 (sr, sc) 表示图像渲染开始的像素值（行 ，列）和一个新的颜色值 newColor，让你重新上色这幅图像。为了完成上色工作，从初始坐标开始，记录初始坐标的上下左右四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点，接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点，……，重复该过程。将所有有记录的像素点的颜色值改为新的颜色值。最后返回经
2020-07-01 10:43:07
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原创 leetcode刷题5：重复叠加字符串匹配
题目：重复叠加字符串匹配给定两个字符串 A 和 B, 寻找重复叠加字符串A的最小次数，使得字符串B成为叠加后的字符串A的子串，如果不存在则返回 -1。注意:A 与 B 字符串的长度在1和10000区间范围内。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/repeated-string-match著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。示例：举个例子，A = "abcd"，B = "cdabcdab"。答案
2020-07-01 10:38:43
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原创 leetcode刷题思路总结
leetcode刷题一：机器人能否返回原点leetcode刷题二：寻找峰值leetcode刷题三：令牌放置leetcode刷题四：到达终点数字
2020-07-01 10:22:13
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原创 Django学习笔记（三）——Views专题
视图（Views）作用：接收web请求，并响应web请求。本质：就是python中的函数。响应内容：①网页、重定向、错误视图（404,500）②json数据响应过程：1、用户在浏览器输入网址2、django获取网址信息，去除IP和端口号3、url管理器逐个匹配url conf4、若匹配成功，则执行对应的视图函数5、视图管理器找到对应视图并执行，返回结果给浏览器url配置流程：1、指定根级url文件（settings.py中设置。）# Static files (CSS, JavaS
2020-07-01 10:19:52
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原创 元图Meta-Graph: Few shot link prediction via meta learning理解与部分翻译
引言链接预测的目的是能够从图中学习并推测出新的或者未知的关系。比如说，从社交网络方面，通过链接预测构建一个朋友推荐系统，从生物网络方面，通过链接预测推断出药物、蛋白质和疾病直接的关系。但是这些工作只聚焦于单一的问题设置：链接预测都用于一个单一的大图，并且这个图中的关系完整，至少有50%的真实链接（边）可以在训练阶段被看到。本篇文章要做是基于小样本链接预测这么一个更有挑战性的设定，目标是在多个只包含一小部分真实、潜在的边的图中进行链接预测。比如说，在生物网络方面，高通量的原子提供了评估上千个来自不同组织、
2020-06-22 10:55:34
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原创 leetcode刷题四：到达终点数字
题目：到达终点数字在一根无限长的数轴上，你站在0的位置。终点在target的位置。每次你可以选择向左或向右移动。第 n 次移动（从 1 开始），可以走 n 步。返回到达终点需要的最小移动次数。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/reach-a-number著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。示例：示例 1:输入: target = 3输出: 2解释:第一次移动，从 0 到 1 。第二次
2020-06-18 15:51:45
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原创 leetcode刷题三：令牌放置
题目：令牌放置你的初始能量为 P，初始分数为 0，只有一包令牌。令牌的值为 token[i]，每个令牌最多只能使用一次，可能的两种使用方法如下：如果你至少有 token[i] 点能量，可以将令牌置为正面朝上，失去 token[i] 点能量，并得到 1 分。如果我们至少有 1 分，可以将令牌置为反面朝上，获得 token[i] 点能量，并失去 1 分。在使用任意数量的令牌后，返回我们可以得到的最大分数来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/proble
2020-06-18 14:26:31
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原创 leetcode刷题二：寻找峰值
题目：寻找峰值峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回任何一个峰值所在位置即可。你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-peak-element著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。示例：输入:
2020-06-18 13:44:53
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原创 leetcode刷题一：机器人能否返回原点
题目：机器人能否返回原点在二维平面上，有一个机器人从原点 (0, 0) 开始。给出它的移动顺序，判断这个机器人在完成移动后是否在 (0, 0) 处结束。移动顺序由字符串表示。字符 move[i] 表示其第 i 次移动。机器人的有效动作有 R（右），L（左），U（上）和 D（下）。如果机器人在完成所有动作后返回原点，则返回 true。否则，返回 false。注意：机器人“面朝”的方向无关紧要。 “R” 将始终使机器人向右移动一次，“L” 将始终向左移动等。此外，假设每次移动机器人的移动幅度相同。来源：
2020-06-18 10:07:34
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原创 Django学习笔记（二）——Model专题
Model专题Django对各类数据库提供了很好的支持，并提供了统一的调用API配置数据库①__init__.py# __init__.pyimport pymysql# 导入mysql数据库apipymysql.install_as_MySQLdb()②settings.py# settings.pyDATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME':
2020-06-01 18:16:02
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原创 Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networls中谈到的图卷积的发展
原始图卷积核心思想：借助傅里叶变换，将原始信号X变换到频域，在频域上乘一个信号，再做傅里叶逆变换回到时域。卷积公式：gθ∗x=UgθUTxg\theta*x = Ug\theta U^Txgθ∗x=UgθUTx其中:gθ就是在频域中的一个filter，也称为为卷积核。U是图的拉普拉斯矩阵L的特征向量矩阵。拉普拉斯矩阵：L=IN−D−12AD−12=UΔUTL=I_N-D^{-\frac{1}{2}}AD^{-\frac{1}{2}}=U\Delta U^TL=IN−D−21AD
2020-05-14 13:14:05
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原创 Mysql安装
MysqlMysql配置①安装mysqlD:\mysql\mysql\bin>mysqld --installService successfully installed②初始化mysqlD:\mysql\mysql\bin>mysqld --initialize --console③开启服务D:\mysql\mysql\bin>mysql -u root -pEnter password：****④修改密码D:\mysql\mysql\bin>alter
2020-05-11 19:50:13
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原创 Django学习笔记（一）——创建项目、数据库交互、Admin站点管理
MVC：用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码核心：解耦，实现每个模块的单独存放，易于维护部分作用model用于处理应用程序数据逻辑的部分,通过模型对象与数据库相连view处理数据显示问题，依据model创建controller用户交互的部分，从model读取数据，控制用户输入并发给view进行显示MTV：与MVC无本质差别，依旧保持松耦合部分作用model负责业务对象与数据库对象（对应model）templat
2020-05-11 19:35:37
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空空如也
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